Descripción de la oferta
Descripción del trabajo
AI Engineer
El futuro se construye con talento, pasión e innovación. En Paradigma, sabemos que la tecnología es la clave para transformar el mundo, pero son las personas quienes hacen la diferencia.
Asegúrese de leer detenidamente la información sobre esta oportunidad antes de presentar su candidatura.
Misión
Buscamos un/a AI Engineer Senior con experiencia en el diseño de arquitecturas avanzadas basadas en modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas agénticos, capaz de definir y construir plataformas de inteligencia artificial que integren razonamiento, recuperación de conocimiento y ejecución de herramientas en entornos de producción. La persona liderará el diseño técnico de soluciones que combinan LLMs, grafos de conocimiento, recuperación semántica y mallas de agentes, permitiendo a los modelos operar sobre información estructurada y no estructurada con capacidad de planificación, verificación y adaptación.
Responsabilidades
Definir y desarrollar arquitecturas de IA basadas en sistemas multi-agente capaces de planificar tareas, coordinar herramientas y razonar sobre múltiples fuentes de información.
Definir y desarrollar plataformas de contexto para LLMs, incluyendo pipelines de RAG, GraphRAG y memoria semántica.
Diseñar mallas de agentes (agent meshes) que combinen planificación, recuperación de conocimiento, ejecución de herramientas y validación de resultados.
Definir patrones de orquestación de agentes y workflows cognitivos mediante frameworks como LangGraph, LangChain o LlamaIndex.
Diseñar mecanismos de observabilidad, trazabilidad y evaluación de sistemas LLM en producción.
Integrar modelos generativos con grafos de conocimiento, bases de datos vectoriales, APIs y herramientas externas.
Definir patrones de arquitectura reutilizables para construir soluciones de IA escalables dentro de la organización.
Colaborar con equipos de data, producto y plataforma para integrar capacidades cognitivas dentro de aplicaciones y plataformas empresariales.
Competencias y Habilidades requeridas
Experiencia diseñando arquitecturas de IA basadas en LLMs en entornos de producción.
Conocimiento profundo de sistemas agénticos y arquitecturas multi-agente.
Experiencia implementando RAG, GraphRAG o sistemas avanzados de recuperación de conocimiento.
Experiencia con frameworks de desarrollo del ecosistema de IA generativa como: LangGraph, LangChain, LlamaIndex.
Experiencia integrando LLMs con bases de datos vectoriales, grafos de conocimiento o herramientas externas.
Experiencia sólida en Python y desarrollo de servicios backend para IA.
Competencias y Habilidades deseables
Experiencia en plataformas de conocimiento basadas en grafos.
Conocimiento de arquitecturas distribuidas y despliegues en Kubernetes.
Experiencia en evaluación, observabilidad y gobernanza de sistemas LLM.
Experiencia en arquitecturas cloud (AWS, GCP o Azure).
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